Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## APLIKASI PENDETEKSI PENYAKIT TUBERKULOSIS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

## TUBERCULOSIS DISEASE DETECTION APPLICATION USING FORWARD CHAINING METHOD
Vina Yanuar Prasasti 1 , Asep Jamaludin 2 , Didi Juardi 3
123 Universitas Singaperbangsa Karawang vina.yanua17211@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Developments  in  expert  system  technology  and  the  addition  of  human  needs  with  an  accurate  health information and ease of human work is very important in daily life sometimes people lack awareness about the  wrong  lifestyle  and  diet  is  always  neglected.  Until  the  occurrence  of  tuberculosis  caused  by  the bacterium  mycrobacterium  tuberculosis  and  caused  attacks  on  parts  of  the  lungs,  bones,  glands  and intestines. In the study conducted the creation of tubekrulosis disease detection application using website- based and for the application process there are 16 questions about the symptoms of tuberculosis disease and will come to a conclusion with 4 diagnoses of each tuberculosis disease accurately based on experts. In the creation of this application using forward chaining method, MySQL, DFD and breadth first search. Keywords: Expert Systems , Forward Chaining, BFS, DFD, ESDLC

## ABSTRAK
Perkembangan  pada  teknologi  sistem  pakar  dan  ditambah  kebutuhan  manusia  dengan  sebuah  informasi kesehatan dengan akurat dan mempemudah pekerjaan manusia sangat penting dalam kehidupan sehari-hari terkadang manusia kurang akan kesadaran mengenai akan pola hidup dan pola makan yang salah selalu terabaikan.  Hingga  terjadi  nya  terkena  penyakit  tuberkulosis  akibat  dari  bakteri  mycrobacterium tuberculosis  dan  menyebabkan  menyerang  pada  bagian  paru-paru,  tulang,  kelenjar  dan  usus.  Dalam penelitian melakukan pembuatan aplikasi pendeteksi penyakit tubekrulosis dengan menggunakan berbasis website dan untuk proses aplikasi tersebut terdapat 16 pertanyaan mengenai gejala penyakit tuberkulosis dan  akan  menghasilkan  kesimpulan  dengan  4  diagnosis  dari  setiap  penyakit  tuberkulosis  yang  akurat berdasarkan  pakar.  Pada  pembuatan  aplikasi  ini  menggunakan  metode  forward  chaining,  MySQL,  DFD dan breadth first search . Kata kunci : Sistem Pakar, Forward Chaining , BFS, DFD, ESDLC .

## PENDAHULUAN
Tuberkulosis
merupakan penyakit  yang  diakibatkan  oleh  bakteri Mycrobacterium Tuberculosis . Penyakit tuberkulosis  tersebut  akan  menyerang pada  bagian  paru,  kelenjar,  tulang  dan usus  dan  gejala  dari  tuberkulosis  yaitu, batuk hingga 3 minggu lamanya hingga batuk  mengeluarkan  darah,  terdapat benjolan  pada  bagian  rahang  dan  leher. Penularan  penyakit  tuberkulosis  ini melalui  percikan  air  liur,  batuk  dan bersin yang melalui udara dan penyebaran  nya  pun  sangat  cepat,  yang terutama pada seseorang yang memiliki
kekebalan  tubuh  nya  melamah  seperti penderita HIV/AIDS(Melgar, dkk., 2020; Micah, dkk., 2020). Menurut  The  World  Health Organization (WHO), Indonesia
merupakan negara kelima, dengan kasus penderita penyakit tuberkulosis tertinggi di  Asia  Tenggara  setiap  tahunya,    pada tahun  2012  terdapat  50%  sebanyak 305.000 kasus, tahun 2017 terdapat 53% sebanyak 558.000 kasus dan tahun 2018 terdapat  68%  sebanyak  845.000  kasus penyakit  tuberkulosis,  dan  menurut menteri kesehatan Agus Terawan
Purtanto  mengatakan,  bahwa  Indonesia
perlu  berkerja  keras  untuk  menurunkan kasus  penyakit  tuberkulosis  bahkan harus  mengakhiri  penyakit  tuberkulosis tersebut(Nindrea, dkk., 2020).
Berdasarkan  permasalahan  di atas, maka dari itu dilakukan pembuatan aplikasi  sistem  pakar  yang  dapat digunakan  untuk  pendeteksi  penyakit tuberkulosis menggunakan metode Forward  Chaining .  Metode Forward
Chaining merupakan  metode  untuk proses mengambil kesimpulan digunakan  untuk  siste  pakar  dan  proses pada  metode  tersebut  menggunakan informasi  awal  yang  telah  ditentukan oleh user dan terdapat aturan ( rule ) yang dimana  untuk  menentukan  objek  dan akan  membentuk  lintasan  ( path )  yang mengarah ke objek tersebut, lalu terdapat satu cara untuk mencapai objek tersebut, yaitu  memenuhi  semua  aturan  ( rule ).
Kelebihan  metode Forward  Chaining yaitu,  untuk  mengumpulkan  informasi- informasi  dari  pakar  yang  nantiya  akan menghasilkan sebuah kesimpulan berupa informasi, sedangkan kekurangan metode Forward Chaining yaitu, apabila metode  tersebut  tidak  ada  rule  yang terpenuhi,  maka  sistem  pakar  tersebut belum bisa memberikan hasil keputusan, karena  belum  ada rule yang  baru  dari pakar  atau knowledge  base yang  belum tersedia(Puspaningrum, dkk., 2020; Cahyana & Simanjuntak, 2020;
Wahyuni & Irawan, 2019; Ordila, 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  agar memudahkan  masyarakat  atau  orang awam  untuk  mengetahui  informasi gejala dan hasil diagnosis pada penyakit tuberkulosis.
Sehingga
penderita penyakit  tuberkulosis  tidak  terlembat untuk  memeriksa  awal  gejala  penyakit yang  di  derita  dan  agar  tidak  terjadi penyebaran  maupun  penularan  kepada orang  lain,  agar  mendapatkan  hasil penanganan secepat mungkin.

## METODE
Pada pengembangan penilitian software sistem pakar  ini menggunakan metode ESDLC ( Expert System Development  Cycle ).  Berikut  tahapan- tahapan metode ESDLC :
Gambar 1. Tahapan-Tahapan ESDLC
ESDLC ( Expert System Development  Life  Cycle )  adalah  siklus untuk  dari  tahap  ke  tahapan    lain  untuk mengembangkan sistem pakar agar lebih terstruktur  dan  lebih  terarah  saat pengerjaan sistem pakar. Berikut penjelasan tahap-tahap dari ESDLC(Pane,  2020;  Hamzah,  dkk., 2021; ): 1. Penilaian
Pada  tahap  penilaian  perlu proses untuk melakukan analisis permasalahan  yaitu,  dari  kebutuhan untuk  pengguna  maupun  kebutuhan untuk  sistem  pada  pembuatan  aplikasi pendeteksi penyakit tuberkulosis.
Tahap 1 : Penilaian Tahap 2 : Akusisi Pengetahuan Tahap 3 : Perancangan Tahap 4 : Pengujian Tahap 5 : Dokumentasi

## 2. Akusisi Pengetahuan
Pada  tahap  akusisi  pengetahuan
dilakukan observasi, wawancara maupun  mencari  berbagai  literature mengenai representasi pengetahuan tentang  penyakit  tuberkulosis  berupa buku atau jurnal.

## 3. Perancangan
Pada  tahap  perancangan  desain arsitektur  aplikasi  sistem  pakar  tersebut menggunakan DFD ( Data Flow Diagram ).  DFD  adalah  suatu  metode untuk membuat rancangan atau gambaran  dari  sebuah  sistem  untuk berorientasi pada alur data yang bergerak ke  sistem  lainnya,  lalu  dilanjutkan  ke tahap pembuatan desain interface aplikais  sistem  pakar  dan  yang  tahap terakhir    terdapat  proses  implemntasi aplikasi  sistem  pakar  ke  dalam  bahasa pemograman(Hamzah, dkk., 2019).

## 4. Pengujian
Pada  tahap  pengujian  dilakukan untuk  menguji  implementasi software pada  aplikasi  sistem  pakar  tersebut dengan  tujuan  apakah  sudah  sesuai dengan desain maupun aplikasi tersebut dapat berkerja dengan sesuai rancangan atau tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
. Hasil  dari  penelitian  ini  yang dilakukan  adalah  aplikasi  pendeteksi penyakit tuberkulosis  menggunakan metode forward chaining dengan berbasis  web.  Berikut  ini  merupakan hasil pembahasan yang mengenai tahapan-tahapan penelitian yang dilakukan : 1. Penilaian
Pada  tahap  penilaian  terdapat tiga jenis analisis yang dilakukan, yaitu :
a. Analisis Permasalahan
Analaisis permasalahan dilakukan  berdasarkan  berbagai
macam  literatur  maupun  jurnal. Berikut  adalah  kesimpulan  yang dihasilkan dari analisis permasalah yang telah dilakukan : 1. Tuberkulosis  merupakan penyakit akibat dari bakteri Mcyrobacterium Tuberculosis dan penyakit tersebut menyerang  pada  bagian paru-paru, kelenjar, tulang dan usus. Penyakit ini menular melalui udara maupun  percikan  air  liur dari seseorang yang sudah terinfeksi penyakit tuberkulosis.
2. Indonesia menjadi negara
5  dengan  angka  kasus terbanyak  pada  penyakit tuberkulosis se-Asia Tenggara  dan  penyakit tuberkulosis  ini  hanya terdapat di negara berkembang saja. b. Analisis Kebutuhan Analisis  kebutuhan  merupakan untuk memenuhi beberapa kebutuLhan  pengguna  di  dalam sistem pakar antara lain : 1. Membutuhkan  halaman mengisi identitas pengguna sebelum melakukan konsultasi. 2. Membutuhkan  halaman konsultasi untuk menjawab pertanyaan- pertanyaan mengenai gejala yang telah ditentukan oleh pengguna. 3. Membutuhkan  halaman hasil diagnosis dan berserta  kesimpulan  dari setiap jenis penyakit tuberkulosis.
c. Analisis Kebutuhan Sistem
Pada  penelitian  ini  merupakan kebutuhan  sistem  dari hardware
atau software yang  digunakan
dalam  pembuatan  sistem  pakar berbasis website :
1. Hardware :
- Lenovo ideapad 320
- Windows 10
- Intel (R) Core i3
- RAM 4GB
- Harddisk 1TB
2. Software :
- XAMPP-win33-
v.3.42
- Visual Studio
- Google Chrome
2. Akusisi Pengetahuan Berikut  beberapa  proses  dalam
akusisi  pengetahuan  antara  lain  yaitu, pengumpulan data,
representasi pengetahuan dan metode forward chaining . a. Pengumpulan Data Pada  proses  pengumpulan  data penelitian  ini  dilakukan  observasi  di
RSUD Kabupaten Karawang dan melakukan  wawancara  dengan  dr.  Dwi Bayu  Wikarta  S.Pd  selaku  dokter spesialis  penyakit  dalam,    untuk mengetahui informasi
penyakit tuberkulosis. Berikut terdapat tabel jenis penyakit  tuberkulosis  berdasarkan  hasil wawancara dengan pakar.
Tabel 1. Tabel Penyakit Kode Nama Penyakit P01 Tuberkulosis Paru P02 Tuberkulosis Kelenjar P03 Tuberkulosis Tulang P04 Tuberkulosis Usus Terdapat 4 jenis penyakit tuberkulosis  yang  sering  kali  menular kepada seseorang dan terdapat 16 gejala pada penyakit tuberkulosis pada tabel 2,
yang  dirasakan  oleh  penderita  yang sudah terkena penyakit tersebut :
Tabel 2. Gejala Kode Nama Penyakit G01 Batuk hingga 3 minggu. G02 Benjolan  pada  bagian  leher dan rahang. G03 Batuk hingga mengeluarkan darah. G04 Benjolan semakin membesar. G05 Keringat dingin pada malam mari. G06 Tidak nafsu makan. G07 Pembengkakan  pada  tulang punggung. G08 Nyeri  pada  bagian  perut hingga muntah. G09 Nyeri  pada  bagian  dada hingga sesak nafas. G10 Benjolan  pada  rahang  dan leher  hingga  mengeluarkan cairan. G11 Cepat lelah saat beraktivitas. G12 Mempunyai riwayat kekebalan tubuh melemah. G13 Sakit pada bagian punggung kiri atau kanan. G14 Mengalami  diare  dalam jangka waktu dekat. G15 Timbul benjolan pada bagian paha. G16 Timbul  darah  segar  ketika BAB Tabel  3  terdapat  berisi  relasi diantara  setiap  gejala  tuberkulosis  dan jenis penyakit tuberkulosis, agar mengetahui  setiap  hubungan  gejala dengan jenis penyakit tuberkulosis. Tabel 3. Relasi Gejala dan Hasil Diagnosis Kode Diagnosis PP01 PP02 P03 PP04 G01 Ѵ Ѵ G02 ѴѴ G03 ѴѴ G04 ѴѴ G05 Ѵ G06 ѴѴ G07 Ѵ G08 ѴѴ G09 ѴѴ
G10 ѴѴ G11 ѴѴ G12 ѴѴ G13 Ѵ G14 ѴѴ G15 Ѵ G16 ѴѴ
b. Representasi Pengetahuan
Data yang sudah terkumpul akan
direpresentasikan  menggunakan rule (aturan)  untuk  memberikan  gambaran berupa IF  –  THEN untuk  proses penalarannya.  Berikut  kaidah  produksi data yang telah dikumpulkan pada tabel 4.
Tabel 4. Kaidah Produksi Kode Nama Penyakit 1 IF G01  AND  G03  AND G09 AND G11 THEN PO1 2 IF G02  AND  G04  AND G10 AND G12 THEN P02 3 IF G05  AND  G07  AND G13 AND G15 THEN P03 4 IF G06  AND  G08  AND G14 AND G16 THEN P04
d. Alur Kerja Aplikasi Sistem Pakar
Aplikasi sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining untuk  proses  penyelesaian  sistem  pakar tersebut,  untuk  mencari rule (aturan)  di dalam knowledge  base dan  akan menghasilkan  kesimpulan  atau  hasil diagnosis yang akurat berdasarkan pakar. Berikut  gambar  2  merupakan  alur  kerja dari aplikasi sistem pakar. Gambar 2. Alur Aplikasi Sistem Pakar 3. Perancangan Berikut adalah tahap perancangan  dan  terdapat  tiga  proses, yaitu pembuatan desain arsitektur aplikasi,  desain  aplikasi interface dan implementasi.
a.  Desain Arsitektur Aplikasi
Pada  penelitian  ini  proses  untuk pembuatan rancangan arsitektur aplikasi dengan  DFD  ( Data  Flow  Diagram ).
Berikut beberapa tahapan-tahapan menggunakan DFD adalah : 1.  Diagram Konteks (DFD Level 0) DFD level 0 merupakan diagram yang paling awal untuk menggambarkan sebuah  alur  proses  pada  sebuah  sistem dengan external entity.

## Gambar 3. DFD Level 0

## 2.  DFD Level 1
DFD level 1 merupakan lanjutan dari  DFD  level  0  yang  merupakan gambaran  dari  keseluruhan  pada  sistem tersebut  dan  terdapat  proses-proses utama  yang  nantinya  akan  dipecah menjadi sub-proses dan terdapat hubungan  sistem  arus  data  yang  masuk dan keluar di dalam sistem itu sendiri.

## Gambar 4. DFD Level 1
3.  DFD Level 2
DFD level 2 adalah lanjuttan dari DFD level 1 yang merupakan alur proses untuk  nemabhakan  data,  ubah  data  dan menghapus data.
b.  Desain Arsitektur Interface Desain arsitektur interface merupakan  proses  pembuatan  tampilan antarmuka untuk desain sistem pakar dan terdapat  halaman  aplikasi  pendeteksi penyakit  tuberkulosis.  Pada  tahapan  ini terdapat beberapa tampilan untuk admin maupun  tampilan  untuk user ,  dalam pembyatan desain interface menggunakan aplikasi balsamiq wireframes . Gambar 6 merupakan contoh halaman awal  desain interface untuk user dari aplikasi pendeteksi penyakit tuberkulosis.
Gambar 6. Desain Halaman Awal User
Gambar  7  merupakan  contoh halaman  dashboard  desain interface untuk  admin  dari  aplikasi  pendeteksi penyakit tuberkulosis.
Gambar 7. Desain Halaman Dashborad
c. Implementasi Pada penelitian ini proses implementasinya  menggunakan  bahasa pemograman PHP, database MySQL dan
menggunakan berbasis website (Purwati,
dkk., 2020). Berikut gambar 8 merupakan  hasil  implementasi  dari halaman  awal,  ketika user ingin berkonsultasi  ke  aplikasi  pendeteksi penyakit tuberkulosis.
Gambar 8. Implementasi Halaman Awal
Pada  gambar  9  merupakan halaman  berikutnya  yaitu  halaman pertanyaan mengenai gejala, ketika user sudah  mengisis  identitas  seperti  nama dan umur lalu mengklik tombol “Lanjut”.

## Gambar 9. Implementasi Halaman Gejala

## 4.  Pengujian
Proses  pengujian  merupakan tahap  menguji  aplikasi  sistem  pakar seperti  bagian  fungsi  sistem,  tentang kesalahan interface ,  basis  data  maupun kesalahan kinerja sistem.
Table 5. Pengujian Blackbox Testing
Skenario Pengujian Hasil Diharapakan Hasil Pengujian Kesi mpul an Tombol
“Mulai
Konsultasi
” pada halaman awal Sistem berfungsi sangat baik ketika diklik tombol “Mulai Konsultasi” Sesuai Harapn Valid Tombol “Laniut” Pada halaman identitas user . Sistem berfungsi sangat baik ketika diklik tombol “Lanjut”. Sesuai Sesuai Harapan Valid Tombol “Ya” dan tombol “tidak pada halaman pertanyaan gejala Sistem berfungsi sangat baik ketika diklik tombol  “Ya” dan “Tidak”
Sesuai Harapan Valid
Tombol “Akhiri” pada halaman pertanyaan gejala Sistem berfungsi sangat baik ketika diklik tombol “Akhiri”
Sesuai Harapan Valid
Tombol “Akhiri” pada halaman hasil diagnosis Sistem berfungsi sangat baik ketika diklik tombol “Akhiri” Sesuai Harapan Valid 5.  Dokumentasi Berikut  adalah  tahapan  proses untuk konsultasi pada aplikasi pendeteksi  penyakit  tuberkulosis  yaitu aplikasi  “ Tuberkulosis  Healthy  Center ” (THC). a) User harus melakukan browser pada  aplikasi  THC untuk melakukan konsultasi. b) Setelah terdapat tampilan halaman  awal  aplikasi  THC, user bisa  langsung  mengklik tombol  “Mulai  Konsultasi” untuk  konsultasi  mengenai tuberkulosisi  seperti  gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Halaman Awal
c) Setelah  user  mengklik  tombol “Mulai  Konsultasi”,  akan terdapat halaman identitas user untuk  mengisi seperti  nama
dan  umur user ,  lalu  klik tombol  “Lanjut”  untuk  ke halaman  pertanyaan  gejala seperti gambar 11.
Gambar 11. Halaman Identitas
User d) Berikutnya  adalah  halaman pertanyaan  gejala  mengenai penyakit  tuberkulosis,  seperti gambar 12.
Gambar 12. Halaman Pertanyaan Gejala
e) Setelah user selesai menjawab beberapa pertanyaan mengenai
gejala  penyakit  tuberkulosis,
maka  akan  melanjutkan  ke halaman  hasi  diagnosis  dan berserta  kesimpulan  setiap penyakit  tuberkulosis,  seperti gambar 13.
Gambar 13. Halaman Hasil
Diagnosis

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  peneilitian  yang telah  dilakukan,  terdapat  kesimpulan sebagai berikut : 1. Pada  pembuatan  aplikasi  sistem pakar tersebut menggunakan berbasis website dalam  pendeteksi diagnosis penyakit tuberkulosis paru, kelenjar, tulang dan usus yang dapat  membantu  para  pasien  yang terkena penyakit tuberkulosis, untuk memberikan informasi awal mengenai gejala penyakit tuberkulosis tersebut. 2. Aplikasi  sistem  pakar  tersebut dirancang untuk memberikan informasi  awal  yang  berupa  gejala atau beberapa pertanyaaan mengenai  gejala  dan  nantinya  akan menghasilkan  hasil  diagnosis  dan kesimpulan dari penyakit tuberkulosis. 1. Pembuatan  aplikasi  sistem  pakar tersebut menggunakan metode Forward Chaining untuk memproses rule yang akan menghasilkan hasil diagnosis secara akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Cahyana,  M.  A.  K.,  &  Simanjuntak,  P.
(2020).  Aplikasi  Sistem  Pakar untuk Mendiagnosis Penyakit Kusta  dengan  Metode  Forward Chaining.  Computer  and  Science Industrial Engineering (COMASIE), 3 (1), 31-37. Hamzah, M. L., Rizal, F., & Simatupang,
W. (2021). Development of Augmented  Reality  Application for  Learning  Computer  Network Device.  International  Journal  of Interactive  Mobile  Technologies, 15(12).
Hamzah,  M.  L.,  Purwati,  A.  A.,  & Rusilawati,  E.  Hamzah.(2019). Rapid  Application  Development In  Design  Of  Library  Information System  In  Higher  Education.
International Journal Of Scientific
&  Technology  Research,  8 (11), 153-156.
Melgar,  M.,  Nichols,  C.,  Cavanaugh,  J. S., Kirking, H. L., Surie, D., Date,
A.,  ...  &  Ministries,  N.  (2020). Tuberculosis  preventive  treatment scale-up among antiretroviral therapy  patients—16  countries supported  by  the  US  President’s Emergency Plan for AIDS Relief, 2017–2019. Morbidity and Mortality  Weekly  Report,  69 (12),
329. Micah, A. E., Su, Y., Bachmeier, S. D., Chapin,  A.,  Cogswell,  I.  E., Crosby, S. W., ... & Moghadaszadeh, M. (2020). Health sector spending and spending on HIV/AIDS, tuberculosis,  and  malaria,  and development assistance for health: progress towards Sustainable
Development Goal 3. The Lancet,
396 (10252), 693-724. Nindrea, R. D., Sari, N. P., Harahap, W.
A.,  Haryono,  S.  J.,  Kusnanto,  H., Dwiprahasto,  I.,  ...  &  Aryandono,
T. (2020). Survey data of multidrug-resistant tuberculosis, Tuberculosis patients characteristics and stress resilience during  COVID-19  pandemic  in West Sumatera Province, Indonesia. Data  in  brief,  32 ,
106293.
Ordila, R. (2020). Efficiency Of STMIK
Hang  Tuah  Pekanbaru  Stationery Inventory  Office  Using  Monte Carlo Method. Journal of Applied Engineering  and  Technological Science (JAETS), 1 (2), 77-84. Pane,  E.  S.  (2020).  Save  And  Loan Credit  Information  System  Based On  Web. Journal  of  Applied Engineering  and  Technological Science (JAETS), 2 (1), 14-20.
Purwati, A. A., Suryani, F., & Hamzah, M.  L.  (2020).  Pengaplikasian Sistem Informasi Pencatatan Keuangan  pada  Koperasi  Serba Usaha Karya Mentulik. Community Engagement and Emergence  Journal  (CEEJ),  1 (1), 22-26.
Puspaningrum, A. S., Susanto, E. R., & Sucipto,  A.  (2020).  Penerapan Metode  Forward  Chaining  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Tanaman Sawi. INFORMAL:  Informatics Journal, 5 (3), 113-120.
Wahyuni, R., & Irawan, Y. (2019). Web- Based  Heart  Disease  Diagnosis System  With  Forward  Chaining Method (Case Study Of Ibnu Sina
Islamic  Hospital). Journal  Of Applied Engineering And Technological  Science  (Jaets), 1( 1), 43-50.